上述方法都是将LLM作为一个外部组件和推荐系统融合,另一些工作更加极端一些,直接使用LLM替代原先的推荐模型。 Adapting Large Language Models by Integrating Collaborative Semantics for Recommendation(微信)直接使用大模型进行item的全库生成推荐,不再需要item候选集,核心包括基于LLM的item ID生成以及LLM的推荐系统finetune...
与此同时,以 ChatGPT 和 GPT4 为代表的大型语言模型(LLMs)的出现给自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)领域带来了革命性的变化,因为它们在语言理解和生成的基本职责方面能力出众,并具有令人印象深刻的泛化和推理能力。因此,最近的研究试图利用 LLM 的力量来增强推荐系统。
LLM的引入，使推荐系统能够更好地理解用户意图和内容语义，从而提升推荐的精准度和多样性。例如，LLM可以用于增强用户画像，通过分析用户的文本反馈、搜索历史等，更深入地挖掘用户兴趣点；同时，它还能用于丰富物品标签，通过对物品描述的深入理解，提炼出更具区分度的特征，提高推荐的相关性和新颖性。三、升级策略：整...
通过深度挖掘用户偏好和内容语义,LLM为推荐系统带来了前所未有的个性化和智能化水平。 2. 对未来技术融合的预测 展望未来,随着LLM技术的不断进步和应用场景的拓展,我们有理由相信,推荐系统将更加智能、更加人性化。LLM与推荐系统的深度融合,将催生更多创新应用和服务模式,为用户创造更加丰富、个性化的数字体验。同时,随...
中后期推荐系统:引入了机器学习和深度学习技术,推荐效果得到显著提升。 现代推荐系统:基于大型语言模型(LLM)的推荐系统,能够更好地理解和生成个性化推荐。 1.2 推荐系统的基本架构 推荐系统的基本架构通常包括用户、物品、推荐算法和反馈机制四个核心部分。
推荐系统是计算机软件工程的一个子领域,通过大数据、机器学习等技术,在用户使用产品的过程中,学习用户的兴趣偏好,主动展示他可能喜欢的“物品”(这里的物品是指待推荐的东西,可以是商品、电影、视频、文章、音乐、美食、景点、理财产品甚至是人,后面都用物品指代,不再说明),从而促成“消费”,节省用户时间,提升用户体验...
文章代码: github LLMRec 一.问题与解决方案 引入side information能够帮助缓解推荐系统的数据稀疏性问题，目前主流的推荐系统(比如：亚马逊，网飞)都引入模态side information来提升推荐的结果。但是，side information的使用不可避免地会引入一些问题，比如：噪声，低质量。受启发于LLM的知识储备和自然语言理解能力，用...
最终部分为 Response，它包括两种输出形式：“Response: <message>”旨在与用户进行交流，而“Request: <query>”则用于向推荐系统发起请求。召回 论文探讨了四种不同的推荐召回策略，如上图表格。首先是“Generalized Dual Encoder Model”，即最常用的双塔召回方法。由于 RecLLM 策略的设计理念是仅通过分析用户的对话...
相较于LLM增强方法，RLMRec显著提高了推荐系统的性能。通过对比中，尽管LLM如KAR通过语言模型处理用户/项目描述，但我们的方法更注重语义表示与行为表示的对齐，减少了潜在的无关噪声影响。适应性和鲁棒性：RLMRec，其强大的语义表示使其能更好地适应用户行为的变化和噪声干扰，展现出更强的稳定性和抗干扰...
选用 ChatGLM - 6B 作为 LLM,并采用 A2C、DQN、PPO 和 TRPO 等具有代表性的强化学习算法进行实验,评估模拟器在不同算法环境下的性能表现。 3.2 实验结果 强化学习推荐系统性能比较 实验结果显示,DQN 算法在平均奖励、总奖励等关键指标上表现突出,优于其他强化学习算法。这主要归因于 DQN 算法在处理离散动作空间...